晔衷孪鏒日论文提交日期毫ⅲ琙立论文答辩日期骸瓿緇论文评阅人答辩委员会主席
卢、务妥学位论文作者签名:召戈砍学位论文作者签名:、召女旋山晗缭萝肌H甓事轉日学位论文版权使用授权书签字日期:∽年归,砂人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得重庆邮电太堂或其他教育重庞邮电太堂重废自缣机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签字日期:本学位论文作者完全了解有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ导师签名:文。
以寻求高额回报的通道。我国证券市场规模庞大,但是大部分投资者缺乏行之有效的风险分析、评估手段,一定程度上制约了我国股票投资业的健康发展。目前针对股票投资风险的研究有很多,但包括研究角度和研究方法等都不是很完善。神经网络算法由于其处理非线性问题的强大能力,在股票投资项目中逐渐显示其独特地位。但目前神经网络算法在股票投资研究中还存在一些问题,包括指标体系不完善、模型输入因子现实解释力差以及算法自身的缺陷等。因此本文在对神经网络算法进行适当修正基础上,建立了我国股票投资项目的风险评估体系和模型,具有一定的理论意义和实践意义。本文首先围绕有关股票投资项目风险的文献进行了梳理;接着介绍了股票投资项目的相关基础概念,并且对股票投资项目风险来源进行了总结;然后提出了我国股票投资项目风险度量假设指标体系,借助主成分分析法对假设指标体系进行了修正,保证了每个指标具有一定的现实解释力,为后面神经网络实证分析提供支撑;之后利用前面建立的指标作为神经网络的输入因子,在对标准神经网络进行了适当改进基础上,运用做仿真研究,仿真结果验证了模型估计的准确性。本文利用主成分分析法建立的风险评估体系,保证指标体系更加完整性和客观性,利用改进的神经网络算法实现网络的收敛,通过仿真研究,验证了模型估计的准确性,最终建立了我国股票投资项目风险分析模型,因此,本文的研究在一定程度上拓展了股票投资项目风险理论研究的范畴,同时也可以为、我国股票投资者认识和控制投资中的风险,减少投资决策过程中的主观性和盲目性。关键词:股票投资,风险度量,神经网络,实证分析摘要
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摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯选题背景与研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.文献综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文研究的创新点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第二章股票投资项目风险概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.股票投资项目理论⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..股票投资项目风险⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯股票投资项目评价指标设计原则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.主成分分析法⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.偕柚副晏逑到ⅰ本章小结...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...第三章股票投资项目风险评估系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于主成分分析的股票投资项目风险评价体系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..谥鞒煞址治龅男拚副晏逑怠目录............................................................】:】:
标准神经网络算法.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.缥蟛钣肴ㄖ档髡算法过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯标准神经网络算法的改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章研究结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..研究结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯附录ザ了妒垦黄诩洳斡氲南钅坑敕⒈淼穆畚摹附录善毙畔ⅰ⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯、蘋厶●
高额回报的通道。据和讯网统计刂沟月日,沪深股市流通总股本诠桑魍ㄗ苁兄蛞谠#,共有支股票可以
基于BP神经网络的股票投资项目风险度量研究 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.
